Data Analysis

Detector de desbalanceamento e reamostragem

Detecta desbalanceamento de classes em datasets CSV ou JSON, compara estrategias e previsualiza uma saida balanceada

Início rápido

Chame esta ferramenta a partir do seu código em três idiomas.

cURL

# 1) Upload each file first → returns { filePath }
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/upload/dataset-imbalance-detector-resampler' \
  -F 'file=@/path/to/datasetFile.ext'

# 2) Call the tool with the returned filePath values
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/pt/api/tools/dataset-imbalance-detector-resampler' \
  -F 'datasetInput=id,label,amount
1,normal,20
2,normal,21
3,normal,19
4,normal,22
5,fraud,300' \
  -F 'datasetFile=/path/to/file.ext' \
  -F 'labelColumn=label' \
  -F 'strategy=oversample' \
  -F 'exportFormat=json' \
  -F 'previewRows=10'

Referência da API

Envie uma requisição POST com suas entradas em JSON. Parâmetros do tipo arquivo exigem upload prévio.

Endpoint

HTTP

POST https://api.elysiatools.com/pt/api/tools/dataset-imbalance-detector-resampler

Parâmetros

Nome	Tipo	Obrigatório	Descrição
datasetInput	textarea	Não	—
datasetFile	fileupload necessário	Não	—
labelColumn	text	Sim	—
strategy	select	Não	—
exportFormat	select	Não	—
previewRows	number	Não	—

Parâmetros do tipo arquivo devem ser enviados primeiro via POST /upload/dataset-imbalance-detector-resampler; o filePath retornado é então passado ao campo correspondente.

Formato de resposta

Resultado HTML

JSON

{
  "result": "<div>Processed HTML content</div>",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}

Integração MCP

Adicione esta ferramenta ao seu servidor Model Context Protocol para que agentes de IA possam listá-la e chamá-la.

Configuração do servidor

Adicione este bloco à configuração do seu cliente MCP:

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-dataset-imbalance-detector-resampler": {
      "name": "dataset-imbalance-detector-resampler",
      "description": "Detecta desbalanceamento de classes em datasets CSV ou JSON, compara estrategias e previsualiza uma saida balanceada",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=dataset-imbalance-detector-resampler",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Listar ferramentas disponíveis

Após conectar ao endpoint SSE, liste as ferramentas expostas:

tools/list

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

Chamar esta ferramenta

Invoque a ferramenta pelo seu id; os argumentos são construídos a partir de seus parâmetros:

tools/call

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "dataset-imbalance-detector-resampler",
    "arguments": {
  "datasetInput": "id,label,amount\n1,normal,20\n2,normal,21\n3,normal,19\n4,normal,22\n5,fraud,300",
  "datasetFile": "https://example.com/file.ext",
  "labelColumn": "label",
  "strategy": "oversample",
  "exportFormat": "json",
  "previewRows": 10
}
  }
}

Encadeie várias ferramentas em uma sessão com uma lista toolId separada por vírgulas, p. ex. /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp (máx. 20).

Parâmetros de arquivo aceitam somente uma URL de arquivo pública (https://…). Caminhos locais, data: URI e strings Base64 não são suportados.

Dúvidas ou problemas? Contate [email protected]